딥러닝으로 NC공작기계 드릴가공 진단한다
딥러닝으로 NC공작기계 드릴가공 진단한다
  • 권현주 기자
  • 승인 2018.10.29 17:30
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오쿠마와 NEC공동으로 AI가 드릴 가공의 이상 검지와 공구 마모의 시각화로 드릴 공구와 공작물의 손상 방지 및 공구 비용을 대폭 절감
NEC와 오쿠마 'OSP-AI 가공 진단' 솔루션을 공동 개발(사진:오쿠마)
NEC와 오쿠마 'OSP-AI 가공 진단' 솔루션을 공동 개발(사진:오쿠마)

오쿠마(OKUMA)와 NEC는 인공지능 딥러닝을 활용하여 기계가 자율적으로 드릴 가공의 진단을 할 기술 'OSP-AI 가공 진단' 솔루션을 공동 개발했다. OSP(Okuma Sampling Path Control)는 오쿠마가 개발한 자사의 공작기계 수치제어(NC, numerical control) 장치이다.

상단 사진은 드릴의 손상으로 공작물이 손상된 모습, 하단은 정상상태(사진:오쿠마)
상단 사진은 드릴의 손상으로 공작물이 손상된 모습, 하단은 정상상태(사진:오쿠마)

솔루션은 OSP에 내장된 AI가 드릴 가공의 이상 검지와 공구 마모의 시각화를 실시간으로 제공, 드릴 공구와 공작물의 손상 방지 및 공구 비용을 대폭 절감시킨다. 보통 현장에서 드릴의 교체 시기는 실제 수명에 60~70% 정도에 도달하면 교환하고 있는 실정이다. 이는 드릴 가공 중 드릴이 갑자기 손상되면 부러진 드릴을 공작물에서 제거할 수 없게 될 수 있는데, 이로 인한 공작물의 손실이 생산 비용의 증가로 이어지는 것을 미연에 방지하고 사전 조치가 가능해진 것이다.

드릴 가공의 마모 상태 시각화(사진:본지편집)
드릴 가공의 마모 상태 시각화(사진:본지편집)

또한 'OSP-AI 가공 진단'에서는 다양한 가공 조건을 학습시켜, 드릴 가공의 돌발 이상 검출과 세계 최초로 드릴 가공의 마모 상태 시각화했으며, 다양한 드릴 가공 조건에 대응해 가공 조건에서 얻은 데이터를 학습시켜 OSP- AI에 탑재, 기존 기능에 필요했던 주축 속도마다 및 이송 축 속도 등에 별도의 설정이 필요 없이 쉽게 가공 작업에 임할 수 있게 된 것이다.


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